دیتا آپس و تحول در مدیریت داده‌ها , ضرورت همگامی با رویکردهای نوین

در طی یک دهه گذشته، حوزه مدیریت داده‌ها دچار تحولات بنیادین شده است. این تحولات ناشی از عوامل متعددی هستند؛ از جمله افزایش چشم‌گیر سرعت تولید داده، تنوع بالای انواع داده، پیشرفت‌های قابل توجه فناوری در این عرصه، و همچنین تحول در فرهنگ سازمانی نسبت به بهره‌گیری از داده‌ها. در نتیجه، سازمان‌ها بیش از پیش به ارزش داده پی برده‌اند و در تلاش برای بهره‌برداری حداکثری از آن هستند.
این تغییرات بنیادین، منجر به تحول در روش‌های مدیریت داده، زیرساخت‌های مورد نیاز و ابزارهای مرتبط با آن شده‌اند. برای دستیابی به نتایجی مشابه آنچه سازمان‌های پیشرو در سطح بین‌المللی از طریق به‌کارگیری فناوری‌ها و متدولوژی‌های نوین کسب کرده‌اند، به‌روزرسانی روش‌ها و زیرساخت‌های ما امری ضروری و بدیهی است.
دیتاآپس (DataOps) مجموعه‌ای از روش‌ها، فرایندها و فناوری‌هاست که با ترکیب دیدگاه فرایندمحور نسبت به داده با اصول چابک و اتوماسیون، بهبود کیفیت، سرعت، همکاری تیمی و فرهنگ بهبود مستمر در تحلیل داده را هدف قرار می‌دهد.در ابتدا دیتاآپس صرفاً مجموعه‌ای از بهترین رویه‌ها بود، اما امروزه به‌عنوان رویکردی مستقل در تحلیل داده شناخته می‌شود. این رویکرد تمام چرخه عمر داده، از آماده‌سازی تا گزارش‌دهی را پوشش می‌دهد و بر ارتباط تنگاتنگ بین تیم تحلیل داده و عملیات IT تأکید دارد.دیتاآپس با بهره‌گیری از متدولوژی Agile، زمان توسعه تحلیل را کوتاه و هم‌راستا با اهداف کسب‌وکار می‌کند. همچنین با الهام از DevOps (که بر تحویل مداوم نرم‌افزار از طریق اتوماسیون و منابع در لحظه تمرکز دارد)، تلاش می‌کند مزایایی مانند سرعت، کیفیت و مقیاس‌پذیری را به حوزه تحلیل داده بیاورد.از روش کنترل آماری فرایند (SPC) برای پایش مداوم جریان داده استفاده می‌شود تا در صورت بروز اختلال، هشدار خودکار به تیم داده ارسال شود.دیتاآپس به فناوری، ابزار یا معماری خاصی وابسته نیست و ابزارهای مرتبط با آن باید از همکاری، ارکستراسیون، کیفیت، امنیت، دسترسی و سهولت استفاده پشتیبانی کنند.خطر رویکرد بدون تمرکز به نحوی که بدون تمرکز بر نیاز بازار یا مصرف‌کننده، ممکن است سازمانها به جمع آوری داده بپردازند و منجر به این میشود که حجم زیادی از داده‌های نامرتبط تولید شود (مازاد از برخی نوع داده و کمبود در برخی دیگر) و متاسفانه بسیاری از سازمان‌ها همچنان این اشتباه را تکرار می‌کنند و تلاش دارند همه‌چیز را از همه منابع ممکن استخراج کنند، در حالی که همه داده‌ها ارزش برابر ندارند.DataOps این مشکل را با تمرکز روشن روی تعیین نیاز مشخص و زمان‌بندی دقیق و کنترل ریسک عدم تحویل داده مناسب به مصرف کننده برطرف می‌کند.
DataOps با بکارگیری مدل‌ها و استانداردهای اجرایی ، سنگ‌بنای ایجاد ساختار منسجم، شفاف و قابل مدیریت برای داده‌های سازمانی را شکل میدهد . به عبارتی با بکارگیری واژگان تجاری استاندارد و دامنه‌های داده شفاف با مالکیت مشخص و طبقه‌بندی داده‌ها با اهداف امنیت، انطباق و معناشناسی , منجر به داده محور شدن سازمانها در سطح بلوغ حداکثری میشود .
در ادامه طی سه فاز مراحل پیاده سازی دیتا آپس را تشریح کرده ام :

فاز تأسیس (Establish) در متدولوژی DataOps

مقصود از فاز Establish در DataOps چیست؟
این فاز پایه‌ای‌ترین گام در مسیر پیاده‌سازی موفق DataOps است و هدف آن فراهم‌سازی بستر و زیرساخت مناسب برای مدیریت مؤثر داده‌ها در سازمان است. در این فاز، سازمان آماده می‌شود تا بتواند داده‌هایی با کیفیت، قابل‌اعتماد و قابل استفاده برای تصمیم‌گیری‌های آینده‌نگر تولید کند.
اهداف کلیدی فاز Establish:

تدوین استراتژی داده (Data Strategy):
پیش از هرگونه سرمایه‌گذاری روی زیرساخت‌های داده، باید تصویر روشنی از وضعیت مطلوب آینده و نحوه دستیابی به آن ترسیم شود. یک استراتژی دقیق تضمین می‌کند که منابع به‌درستی و هدفمند صرف شوند.
سازمان‌دهی تیم‌ها و افراد:
اجرای موفق پروژه‌های داده‌محور نیازمند تیم‌هایی چندرشته‌ای و بین‌وظیفه‌ای است. DataOps با شکستن ساختارهای جزیره‌ای بین IT و کسب‌وکار، همکاری میان این بخش‌ها را تقویت می‌کند. حمایت اجرایی و رهبری از بالا، کلید موفقیت این رویکرد است.
ایجاد زنجیره ابزارها (Toolchain):
خودکارسازی فعالیت‌ها یکی از عناصر حیاتی در DataOps است. یک toolchain مؤثر شامل ابزارها، جریان‌های کاری و روش‌های همکاری است که یادگیری‌های حاصل از تکرارهای پیشین را نیز در خود جای می‌دهد.
استقرار حکمرانی حداقلی اما کارا:
DataOps از اصول حاکمیت داده بهره می‌برد، اما با رویکردی چابک. در فاز Establish، ساختاری پایه برای حکمرانی تنظیم می‌شود تا امکان تکرار سریع، ولی کنترل‌شده، داده‌ها را فراهم کند.
تعریف خط مبنا (Baseline):
خط مبنا چارچوبی ابتدایی اما حیاتی است که تمامی اجزای حکمرانی، کنترل کیفیت و استانداردها درون آن ترسیم می‌شوند. این خط مبنا تضمین می‌کند که تمام تکرارها در چارچوب قابل‌قبولی از کیفیت، انطباق و یکپارچگی اجرا می‌شوند.
ایجاد و نگهداری بک‌لاگ از داده‌ها:
تیم DataOps باید همیشه به مجموعه‌ای از پروژه‌های داده‌محور با اولویت مشخص دسترسی داشته باشد. این پروژه‌ها در قالب «Data Sprints» تعریف می‌شوند و در یک صف اولویت‌بندی‌شده نگهداری می‌شوند تا چرخه تحویل داده‌های با ارزش متوقف نشود.

دستاورد فاز تأسیس:
با پایان این فاز، سازمان به موارد زیر دست پیدا می‌کند:

⦁ تیمی کارآمد، بین‌وظیفه‌ای و توانمند برای اجرای پروژه‌های داده‌محور
⦁ چارچوبی پایدار برای حکمرانی، اتوماسیون و کنترل کیفیت
⦁ استراتژی داده شفاف و عملیاتی
⦁ ابزارها و گردش‌کارهای یکپارچه برای تسهیل تکرارهای داده‌ای
⦁ اولویت‌بندی پروژه‌ها و سبد پروژه‌های آماده اجرا

فاز تکرار (Iterate) در متدولوژی DataOps

مقصود فاز Iterate در DataOps چیست؟
فاز Iterate مجموعه‌ای از فعالیت‌های متمرکز بر شناخت عمیق‌تر داده‌ها، بهبود کیفیت، طبقه‌بندی و آماده‌سازی آن‌ها برای ارائه به کاربران نهایی به‌صورت خودخدمت است. این فاز با تکیه بر بینش‌های به‌دست‌آمده، یک چرخه یادگیری مداوم ایجاد می‌کند تا داده‌ها همواره قابل اتکا، سازگار و مفید باقی بمانند و هدف کلی آن افزایش بلوغ سازمانی در مدیریت داده، بهینه‌سازی جریان اطلاعات و ارتقاء قابلیت اطمینان به داده‌ها برای تصمیم‌سازی مستمراست . مراحل زیر طی این فاز انجام میشود .
کشف داده‌ها (Discover)
هدف:
شناسایی منابع، ساختار، کیفیت و معانی داده‌ها برای درک زمینه و استخراج بینش.
اهداف جزئی:

⦁ مشخص‌کردن داده‌های کلیدی بر اساس نیازهای کسب‌وکار.
⦁ کشف الگوها، کیفیت، و معانی پنهان در داده‌ها.
⦁ ارزیابی کامل و ساخت‌یافته از منابع داده موجود.

دستاوردها:

⦁ دید کامل نسبت به منابع داده.
⦁ شناسایی نواقص و فرصت‌های داده‌ای.
⦁ تسهیل مراحل بعدی طبقه‌بندی و کیفیت.

طبقه‌بندی داده‌ها (Classify)
هدف:
دسته‌بندی داده‌ها براساس حوزه کاربرد، حساسیت، و الزامات نگهداری.
اهداف جزئی:

⦁ محافظت بهتر از داده‌ها حساس.
⦁ هم‌راستایی با الزامات قانونی و سازمانی.
⦁ فراهم‌کردن زمینه برای سیاست‌گذاری و کنترل دسترسی.

دستاوردها:

⦁ ساختاربخشی به داده‌ها.
⦁ اولویت‌بندی داده‌ها براساس ریسک و اهمیت.
⦁ تسهیل اعمال سیاست‌های حاکمیتی.

مدیریت کیفیت داده (Manage Quality)
هدف:
افزایش دقت، صحت، و یکپارچگی داده‌ها از طریق سنجش و بهبود مداوم.

اهداف جزئی:

⦁ تعریف شاخص‌های کیفیت با مشارکت کسب‌وکار.
⦁ کشف و اصلاح داده‌های معیوب یا ناقص.
⦁ پایش دائمی کیفیت داده با ابزارهای اتوماتیک.

دستاوردها:

⦁ افزایش اعتماد به داده.
⦁ کاهش خطاهای عملیاتی و تصمیم‌گیری.
⦁ ایجاد رکورد طلایی (Golden Record) برای مراجع رسمی.

مدیریت سیاست‌ها (Manage Policies)
هدف:
تدوین و اجرای سیاست‌های حاکمیت داده براساس شناخت دقیق از دارایی‌های داده‌ای.
اهداف جزئی:

⦁ تضمین محرمانگی، امنیت و نگهداری قانونی داده‌ها.
⦁ تعریف خط‌مشی‌های قابل‌اجرا، مانیتور و ممیزی.
⦁ انطباق با مقررات بین‌المللی مانند GDPR و CCPA.

دستاوردها:

⦁ کاهش ریسک‌های حقوقی و امنیتی.
⦁ افزایش قابلیت حسابرسی داده‌ها.
⦁ تضمین تداوم کسب‌وکار با مدیریت درست اطلاعات حساس.

خودخدمتی داده (Self-Service)
هدف:
ایجاد دسترسی آسان، سریع و ایمن به داده‌ها برای کاربران نهایی به‌صورت سلف‌سرویس.
اهداف جزئی:

⦁ توانمندسازی تیم‌های کسب‌وکار و تحلیل‌گران.
⦁ تسریع نمونه‌سازی و تحلیل اولیه بدون وابستگی به تیم فناوری.
⦁ فراهم‌کردن قابلیت‌هایی مانند جستجو، مشاهده نسب‌شناسی داده (Lineage)، و تولید دستورالعمل ترکیب داده.

دستاوردها:

⦁ کاهش زمان رسیدن به بینش (Time-to-Insight).
⦁ افزایش بهره‌وری تیم‌های کسب‌وکار.
⦁ فرهنگ‌سازی استفاده از داده در تمام سطوح سازمان.

انتقال و یکپارچه‌سازی داده‌ها (Data Movement & Integration)
هدف:
جابجایی، تبدیل و ترکیب داده‌ها از منابع متنوع برای تحویل به مقصد مناسب در زمان مناسب.
اهداف جزئی:

⦁ طراحی و اجرای پایپ‌لاین‌های داده با قابلیت اطمینان، مقیاس‌پذیری و بازاستفاده.
⦁ انتخاب مدل مناسب انتقال Batch ، Virtual، Stream و… براساس نیاز.
⦁ تضمین یکپارچگی و به‌روزرسانی داده‌ها در محیط‌های مختلف.

 

دستاوردها:

⦁ کاهش گپ‌های داده‌ای بین سیستم‌ها.
⦁ انعطاف‌پذیری در تغذیه انواع مصارف تحلیلی و عملیاتی.
⦁ آمادگی داده برای استفاده در مدل‌های یادگیری ماشین، داشبوردها، و گزارشات بلادرنگ.

مرحله بهبود و تکمیل( Improve / Complete)
هدف:
کمک به اتمام رسمی یک اسپرینت داده،شناسایی و رفع چالش‌ها و مشکلات موجود وکسب اطمینان از آماده بودن خط‌ لوله داده.

اهداف جزئی :

⦁ ارزیابی و تصمیم‌گیری درباره وضعیت اسپرینت:

⦁ تعیین نیاز به اصلاح یا آمادگی برای عبور به مرحله بعد.

⦁ اصلاح و بهبود:

⦁ تحلیل ریشه‌ای مشکلات.
⦁ شناسایی محل دقیق بروز اشکال (در منبع یا در طول خط لوله).
⦁ تدوین برنامه اقدام برای رفع مشکل.

⦁ تکمیل اسپرینت و آماده‌سازی برای انتشار:

⦁ دریافت بازخورد نهایی از مصرف‌کنندگان داده.
⦁ حصول اطمینان از رضایت‌مندی نسبت به خروجی‌ها.
⦁ آماده‌سازی دارایی‌ها برای انتقال به محیط تولید.

⦁ تسریع در بلوغ تیم داده:

⦁ ارتقای پیوسته کیفیت، ارزش تحویلی و شفافیت در فرآیندهای داده‌محور.

 

دستاوردها:

⦁ مصنوعات ارزشمند داده‌ای و حاکمیتی (در محیط آزمایشی و سپس تولید):

⦁ اصطلاحات تجاری (Business Terms)
⦁ طبقه‌بندی‌ها و کلاس‌های داده
⦁ داده‌های مرجع (Reference Data)
⦁ قوانین کیفیت و سیاست‌های حفاظت
⦁ شجره‌نامه داده (Data Lineage)
⦁ دارایی‌های داده‌ای محافظت‌شده
⦁ نمرات کیفیت داده

⦁ فرآیند نهایی‌سازی:

⦁ آغاز جریان کاری (Workflow) برای تأیید نهایی
⦁ تأیید خروجی‌ها توسط مصرف‌کنندگان داده
⦁ انتشار مصنوعات نهایی‌شده به محیط تولید یا کاتالوگ داده سازمانی

⦁ افزایش بلوغ تیم و بهینه‌سازی کیفیت خروجی‌ها در هر تکرار از DataOps.

 

فاز بازبینی و بهبود مستمرImprove (Review and Refine) در متدولوژی DataOps

 

مقصود فاز Improve در DataOps چیست؟
همان‌طور که می‌دانید، DataOps ترکیبی از نیروی انسانی، فرآیند و فناوری است و باید در پایان هر چرخه تکرار (Iteration) مورد بازبینی قرار گیرد.بازبینی صحیح شامل ارزیابی موارد زیر است:

⦁ افراد دخیل در اجرا
⦁ ابزارها و فناوری‌های استفاده‌شده
⦁ فرآیندها، جریان‌های کاری و میزان اتوماسیون آن‌ها

پس از این بازبینی، ممکن است لازم باشد در سطح سازمان، فناوری یا فرایندها، اصلاحاتی اعمال شود. در ادامه، گام به گام با اجزای کلیدی متدولوژی پیش می‌رویم تا ببینیم در هر مرحله، چه سوالاتی باید پرسیده شود و چه نکاتی قابل بهبود هستند.

 

بازبینی استراتژی داده (Establish Data Strategy)
هدف: تعریف استراتژی داده کوتاه‌مدت و بلندمدت
سوالات کلیدی در بازبینی:

⦁ آیا استراتژی به‌صورت رسمی مستندسازی شده؟
⦁ چقدر در سازمان درک و مورد توافق قرار گرفته؟
⦁ آیا زیرساخت و فناوری لازم برای حمایت از استراتژی وجود دارد؟
⦁ آیا این استراتژی با اولویت‌های کسب‌وکار هم‌راستا است؟

ارزیابی سازمان و نقش‌ها (Organizational Assessment)
هدف: تضمین ساختار مناسب تیم و هم‌راستایی وظایف

بررسی‌ها:

⦁ آیا نقش‌ها و مسئولیت‌ها مشخص‌اند؟
⦁ آیا تیم‌ها با یکدیگر هم‌افزایی دارند؟
⦁ آیا ارتباطات داخلی و روش‌های حل اختلاف کارآمد هستند؟
⦁ آیا سیاست تخصیص منابع، مهارت‌ها و نیازهای آموزشی به‌درستی مدیریت می‌شود؟

ابزارها و اتوماسیون (Toolchain & Automation)
هدف: خودکارسازی فرایندها، کنترل نسخه، مدیریت تغییرات
نکات ارزیابی:

⦁ آیا کد منبع و تغییرات پروژه تحت کنترل بودند؟
⦁ آیا گلوگاه‌هایی در جریان کار ایجاد شد؟
⦁ قابلیت بازگشت (Rollback) چه‌طور عمل کرد؟
⦁ چه میزان مداخله دستی وجود داشت؟ چقدر می‌توان اتوماسیون را افزایش داد؟

ارزیابی بلوغ اولیه (Establish Baseline)
هدف: درک وضعیت فعلی سازمان از نظر بلوغ، حکمرانی، و الزامات قانونی
سوالات مهم:

⦁ آیا فهرست سیستم‌ها و برنامه‌ها تهیه شده؟
⦁ استانداردهای نام‌گذاری وجود دارد؟
⦁ آیا سیاست‌های حکمرانی و KPIها مشخص‌اند؟
⦁ چقدر درک از الزامات خارجی وجود دارد و آیا برنامه‌ای برای رعایت آن‌ها تهیه شده؟

اولویت‌های کسب‌وکار و وظایف داده (Establish Business Priorities)
هدف: تعریف دقیق اولویت‌ها و نگهداری بک‌لاگ داده
نکات کلیدی:

⦁ آیا داده‌ها بر اساس امتیاز، منبع و عناصر بحرانی تعریف شده‌اند؟
⦁ آیا تخمین زمان اجرای اسپرینت‌ها دقیق بود؟
⦁ آیا اختلافی بین اسپرینت‌ها وجود داشت و علت آن مشخص شد؟

اکتشاف داده (Discovery)
هدف: نگاشت نیازهای داده‌ای به منابع موجود و شناسایی شکاف‌ها
بررسی‌ها:

⦁ چه میزان از کشف داده خودکار بود؟
⦁ دقت نگاشت‌ها به چه میزان بود؟
⦁ چه درصدی از داده موردنیاز وجود نداشت؟
⦁ آیا تغییر در فرآیندها لازم است؟

طبقه‌بندی داده (Classification)
هدف: دسته‌بندی داده‌ها بر اساس معنای تجاری، سطح محرمانگی و مدت نگهداری
سوالات مهم:

⦁ چه درصدی از داده‌ها به‌طور خودکار طبقه‌بندی شدند؟
⦁ دقت طبقه‌بندی‌ها چقدر بود؟
⦁ آیا داده‌ها به درستی به اصطلاحات تجاری تخصیص داده شدند؟

کیفیت داده (Data Quality)
هدف: تعریف، ارزیابی، اصلاح و پایش کیفیت داده
بررسی‌ها:

⦁ کیفیت داده در چه ابعادی سنجیده شده؟
⦁ داشبورد پایش کیفیت وجود دارد؟
⦁ روند میانگین زمان برای اصلاح استثناها بررسی شده؟
⦁ روند کلی کیفیت در سازمان چگونه است؟

مدیریت سیاست‌ها (Manage Policies)
هدف: اختصاص سیاست‌های حکمرانی به داده‌ها و طبقات داده‌ای
سوالات مهم:

⦁ چه درصدی از داده‌ها دارای سیاست هستند؟
⦁ چند درصد از فرآیند اتوماتیک و چه میزان دستی بوده؟
⦁ سیاست‌های اعمال‌شده در کاتالوگ داده بازتاب داده شده‌اند؟

خودخدمتی داده (Self-Service)
هدف: فراهم‌سازی دسترسی آسان، سریع و مؤثر برای مصرف‌کنندگان داده
نکات ارزیابی:

⦁ پیدا کردن داده مورد نظر چقدر آسان و دقیق است؟
⦁ داده‌ها چقدر مستند و قابل اعتماد هستند؟
⦁ چند درصد از داده‌های موردنیاز به‌راحتی در دسترس هستند؟

انتقال و یکپارچه‌سازی داده (Data Movement & Integration)
هدف: طراحی و پیاده‌سازی الگوی صحیح انتقال و یکپارچه‌سازی
سوالات مهم:

⦁ تنظیمات انتخاب‌شده چقدر مؤثر بودند؟
⦁ چه الگوی معماری انتخاب شد؟ آیا با اهداف هم‌راستا بود؟
⦁ آیا تخمین زمان اجرای اسپرینت دقیق بود؟

تکمیل و بهبود (Improve & Complete)
هدف: ارزیابی خروجی اسپرینت و انتقال آن به محیط تولید
ارزیابی‌ها:

⦁ داشبورد KPIها چقدر دقیق و مؤثر بود؟
⦁ ذی‌نفعان چه نقشی در شناسایی گلوگاه‌ها و پیشنهاد بهبود داشتند؟
⦁ چقدر دارایی داده‌ای ایجاد و منتشر شد؟

نتیجه‌گیری:
DataOps یک فرآیند یک‌باره نیست، بلکه یک مسیر مستمر برای بلوغ سازمان داده‌محور است.

⦁ این مسیر باید دائماً سنجیده، پایش و بهبود یابد.
⦁ هدف، از بین بردن سیلوها میان تیم‌های IT، توسعه نرم‌افزار و کسب‌وکار است.
⦁ موفقیت در گرو همکاری واقعی بین ذی‌نفعان، مهندسان داده، تحلیلگران و دانشمندان داده است.
⦁ با این رویکرد می‌توان از داده‌ها در جهت ایجاد ارزش واقعی کسب‌وکار بهره‌برداری نمود.